数字化零售时代，企业将进行全面、深入的业务在线化改革。从获客、留客、销售到供应，全面覆盖、节节深入，从而实现信息、资源的高效流动，将企业销售带入一个全新层级
配电网透明化技术探索与应用（36页），配电网透明化技术探索与应用（36页），配电网透明化技术探索与应用（36页）
东软集团：数字政府建设路径洞察报告（2023），东软集团：数字政府建设路径洞察报告（2023），东软集团：数字政府建设路径洞察报告（2023）
本研究围绕数字技术应用程度对企业可持续发展的影响效应进行研究。通过文本分析方法定性分析了不同行业内企业数字技术应用程度的趋势变化，通过回归分析方法定量分析了数字技术应用程度对其财务和环境表现的影响效应，并在此基础上提出趋势洞察和发展建议。
中国商业地产物业与资产管理行业正处于多个关键脉络转变的交 叉路口――除了面对资本市场的冷却，行业也同时面临着租赁市场 下行和建筑资产楼龄增长的挑战。此时此刻，正是我们做出思考和 沉淀的时机。基于丰富的业务经验、最佳实践及国际视野，仲量联行 将致力于引领商业地产行业在不确定的环境中塑造资产韧性，探索 革新路径，寻求破局之道。
以“信息化自身属性+面向旅游智能解决方案才能达到智慧旅游阶段”为标准，国内大部分文旅集团智慧旅游建设都还处于旅游基础设施加平台加应用性建设阶段。
“智慧文旅大数据平台”是XX市城市大脑智慧文旅专题 重点建设内容之一。该项目按“ 1 +2+3+N”的总体架构(“1”是XX市统一的文旅大数据平台、“2”是服务于市、县两级文旅主管部门，“ 3”是建设“平战结合、三屏联动” 的大屏端、 PC端和移动端，“N”是打造N个智慧文旅场景 化应用） ，紧贴文旅行业管理业务需求， 围绕旅游市场共性 的痛点和难点问题 ，打造文旅态势感知、客流监测、文旅监 管、旅游营销等智慧文旅创新应用示范场景。
本项目采用预装式结构，0.5MW/1MWh 储能系统，包括 1套能量管理系统 (EMS) 和 1 套 0.5MW/1MWh 储能子单元；每套储能子单元包含 1 套 0. 5MW/1MWh储能电池 系统 (直流侧) , 1 套逆变变压电气系统 。其中逆变升压主电气设备及辅助设备 与储能电池系统 (直流侧) 一起集成在集装箱内部 ，采用物理墙的形式隔开。
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型，以 Transformer 等架构为核心，通过在海量多领域时序数据上进行预训练，学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练，时序大模型具备强大的迁移能力，只需少量样本微调或零样本提示，即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中，它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号，挖掘设备状态演变规律，支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判，为工业智能落地提供底层模型能力。如：中服云的CServerAIR
2025年，全球人工智能市场规模达到3909亿美元，中国人工智能核心产业规模突破9000亿元。AIAgent细分市场以49.6%的年复合增长率高速扩张，制造业应用大模型的企业比例在一年之内从9.6%跃升至47.5%。从2024年初，中国日均词元(Token)调用量为1000亿;至2025年底，跃升至100万亿;2026年3月，已突破140万亿，两年增长超千倍。这些数字背后，是一场深刻变革的加速到来-人工智能正在从"能力突破"走向“系统重构”。
中服云能碳管理系统依托中服云工业物联网底座打造，聚焦工业企业能耗管控与碳资产管理需求。 系统整合水、电、气、热等多类能源数据，实现用能实时采集、集中监测、智能分析。 依托数字化手段精准核算碳排放总量，助力企业摸清碳排底数、合规完成台账管理。 通过节能诊断、能耗优化策略推送，有效降低生产能耗与运营成本。 全方位赋能企业绿色低碳转型，筑牢安全生产与节能减排双重发展防线。
中服设备健康管理系统依托中服云工业物联网架构搭建，面向工业全品类设备运维场景。 融合实时数据采集、状态监测、故障诊断核心能力，全天候掌握设备运行动态。 通过边缘计算与 AI 算法分析设备隐患，实现从被动维修向预测性维护升级。 有效降低设备故障率、减少停机损失，简化线下运维管理流程。 助力工厂实现设备数字化管控，保障产线高效、稳定、安全运行。
十多年以来，关于工业网络的讨论一直围绕着数据表现展开。诸如"哪种协议的市场份额在上升?哪种在下滑?哪种标准最终将胜出?"这类问题固然依旧关键，您也可以在本报告第4页的年度市场份额数据中找到最新解答。然而，如今任何深耕工业自动化领域的专业人士都清楚，行业关注的核心问题已经发生了转移。
在国务院《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》指导下，众多企业加速推进人工智能应用落地，并积极探索智能体的潜在价值，2025年由此成为智能体发展的元年。2026年5月，中国人民银行等四部门印发《关于“人工智能+金融”的实施意见》，推动人工智能与金融行业广泛融合。为支撑跨模态、跨模型、跨机构、跨行业的复杂任务协同，满足金融业“开放、融合、高效”的发展诉求，智能体正从单一模式朝着多智能体协同与互联互通的方向演进。在此背景下，智能体通信协议迅速发展。
调查显示，库存、市场需求、从业人员分指数均环比下行，平均日销量与经营状况分指数小幅回升。终端市场需 求动能偏弱，消费者持币观望情绪依旧，缺乏重磅利好激活市场。
本白皮书围绕Coactive:Interactive x Proactive 双态协作展开，依次讨论行业洞察、愿景与顶层架 构、智能主体、环境感知、认知底座、元进化、企业可信落地与应用场景，形成从协作范式到系统实 现、价值验证和可信治理的完整论证。
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